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《电力市场技术支持系统设计与关键技术研究》就电力市场技术支持系统的详细设计与关键技术进行探讨。对电力市场交易模式、竞价模式等进行了分析，对电力市场技术支持系统总体结构进行了设计；对电力市场技术支持系统应用软件部分的组成、总体结构、设计方法、各个组成部分的设计思想、数学模型、算法、算法流程图、数据流程图、功能设计、主要界面等进行了详细的研究与设计；对电力市场技术支持系统的系统平台部分进行了详细的分析与设计，包括总体设计、系统软件平台设计、主机系统、网络系统的设计、中间件技术及其在电力市场技术支持系统中的应用、电力市场技术支持系统网络信息安全解决方案等。
《电力市场技术支持系统设计与关键技术研究》可供电力和计划经贸部门的规划、调度、计划、电力市场、自动化、财务和管理人员阅读参考，也可作为电力系统和电力市场专业研究生的教学参考书。
智能制造中的数据驱动决策：理论、方法与应用 本书聚焦于当前工业界和学术界普遍关注的前沿领域——智能制造中的数据驱动决策体系构建与优化。 本书深入剖析了海量工业大数据在现代制造流程中的价值挖掘、处理与应用，旨在为读者提供一套系统、前沿且实用的理论框架和技术路径，以实现生产效率的质的飞跃和运营成本的有效控制。 第一部分：智能制造与数据基础构建 本书首先对智能制造的内涵、演进历程及其对数据处理能力提出的新要求进行了详尽的阐述。我们不再将数据视为简单的记录，而是将其定义为驱动智能系统运行的核心要素。 第一章：智能制造范式转型与数据要素化 本章详细描绘了从自动化到信息化的演进，进而探讨“工业4.0”和“中国制造2025”背景下，制造系统如何向柔性化、个性化、网络化方向发展。核心在于阐释“数据要素化”的理念，即如何通过结构化、标签化和上下文嵌入，将原始传感器数据转化为可被机器理解和利用的生产要素。我们讨论了当前主流的智能制造参考架构（如RAMI 4.0），并重点分析了数据如何在这些架构中实现采集、传输、存储和分析的全生命周期管理。 第二章：工业异构数据采集、融合与标准化 现代工厂的数据源极其分散，包括PLC/DCS采集的实时控制数据、MES/ERP系统中的业务数据、CCTV和激光雷达等产生的非结构化环境感知数据，以及供应链环节的外部数据。本章集中探讨如何高效、稳定地实现这些异构数据的采集。 我们详细介绍了OPC UA、MQTT等工业通信协议的应用场景与局限性，并深入研究了时间序列数据库（TSDB）在存储海量、高频工业数据方面的优势。重点内容包括： 数据清洗与预处理： 针对工业环境下的噪声、缺失值和异常值处理技术，特别是基于统计过程控制（SPC）的实时异常检测算法。 数据融合技术： 如何在不同时间尺度、不同语义层级的数据之间建立关联性，例如，融合设备运行状态（振动、温度）与订单执行状态，以形成完整的“事件-状态”视图。 知识图谱构建： 介绍如何利用本体论和语义描述，构建描述设备、工艺参数、物料和人员之间复杂关系的工业知识图谱，为后续的复杂推理奠定基础。 第二部分：数据驱动的决策模型与算法 决策是智能制造的核心价值所在。本部分内容聚焦于如何利用先进的机器学习、深度学习和优化理论，将处理后的数据转化为可执行的决策指令。 第三章：设备健康管理（PHM）的预测性维护 预测性维护是数据驱动决策最成熟的应用之一。本章超越了传统的阈值预警，着眼于剩余使用寿命（RUL）的精准预测。 特征工程与健康指标构建： 如何从原始振动、声学或电流信号中提取出能有效指示设备退化程度的健康指标（Health Indicators, HI）。 剩余寿命预测模型： 详细对比了基于深度学习（如LSTM、Transformer结构）的序列预测模型与基于概率模型的生命周期退化模型。我们特别关注了模型的不确定性量化，因为在关键设备维护中，决策的风险评估至关重要。 维护策略优化： 探讨如何将RUL预测结果与维护成本、停机损失相结合，构建基于成本最小化的动态维护调度模型。 第四章：制造过程的实时优化与控制 本章探讨如何利用数据实时调整生产参数，以应对生产过程中的波动和干扰。 质量预测与过程监控： 引入深度学习模型（如卷积神经网络CNN）对产品图像或过程传感器数据进行实时质量判别。重点分析如何构建“数字孪生”模型，将物理过程的实时状态映射到虚拟空间中进行模拟。 强化学习在工艺优化中的应用： 针对传统PID控制难以应对的复杂、非线性、强耦合系统，本章详细介绍了如何利用深度强化学习（DRL）技术，让控制代理在仿真环境中自主学习最优的控制策略，例如，在焊接、热处理等工艺参数敏感的环节进行自适应调整。 资源调度与排产的智能决策： 针对车间生产的动态性，提出基于图神经网络（GNN）的柔性作业车间调度方法，能够高效处理约束条件变化和突发事件，实现生产节拍的最优平衡。 第三部分：决策支持系统的架构与安全 有效的决策需要健壮的系统架构作为支撑，并且必须保障工业数据的安全性和可靠性。 第五章：边缘计算与分布式决策架构 随着数据量的爆炸式增长，将所有数据传输至云端进行集中处理的模式在延迟和带宽方面面临瓶颈。本章重点研究了边缘计算（Edge Computing）在工业决策中的作用。 边云协同框架： 定义了边缘层、近边缘层和云中心的职责划分。边缘层负责低延迟的实时控制和初步数据过滤；云中心负责长期趋势分析和全局模型训练。 联邦学习在多工厂协作中的应用： 探讨如何在保护各工厂私有数据的前提下，利用联邦学习技术，联合训练更鲁棒的设备故障诊断模型，实现群体智能的提升。 时空数据的分布式处理技术： 介绍基于流式计算的实时数据处理流水线设计，确保决策指令能够在毫秒级延迟内下达到执行端。 第六章：数据安全、隐私保护与决策可解释性 在高度互联的智能制造环境中，数据安全与模型透明度是决策能否被采纳的关键因素。 工业控制系统的网络安全： 分析了针对OT（运营技术）侧的常见攻击面，并介绍了基于深度学习的异常流量检测技术，以识别针对PLC和SCADA系统的入侵行为。 决策的可解释性（XAI）： 对于涉及高风险的维护或工艺变更决策，必须提供充分的理由。本章探讨了LIME、SHAP等可解释性技术在工业模型中的应用，帮助工程师理解模型做出特定判断的驱动因素。 数据隐私与合规性： 讨论在供应链数据共享和跨企业数据应用中，如何利用差分隐私技术在保证数据分析精度的同时，防止敏感运营信息的泄露。 结语：面向未来的数据驱动制造生态 本书最后展望了基于数字孪生体、元宇宙技术与数据驱动决策深度融合的未来制造场景，强调了跨学科人才培养在推动这一领域发展中的重要性。本书适合于从事制造工程、自动化控制、工业大数据分析及相关领域的研究人员、工程师和高级管理人员参考阅读。
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